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耐熱電纜的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
耐熱電纜的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦黃再枝寫的 消防法規精修(下冊)(增修版) 和陳志泰的 水電工程工料單價分析實務(上)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自大東海 和詹氏所出版 。
國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 陸元平所指導 楊允禾的 基於卷積神經網路之電纜表面瑕疵檢測 （2020），提出耐熱電纜關鍵因素是什麼，來自於電纜、AOI檢測、卷積神經網路、表面瑕疵檢測。
而第二篇論文國立臺北科技大學 機械工程系機電整合碩士班 陸元平所指導 謝安智的 基於Yolo物件辨識技術之電纜表面瑕疵檢測 （2020），提出因為有 你只需要看一次、電纜、瑕疵檢測、自動化光學檢測的重點而找出了 耐熱電纜的解答。
消防法規精修(下冊)(增修版)
為了解決耐熱電纜 的問題，作者黃再枝 這樣論述：
近年公共安全問題倍受重視，消防議題已成不容輕忽的一環！消防法規被視為消防工作的根本原則，是消防各類考科的必考科目，本書除促使深入瞭解業務範圍和核心能力之外，更統籌各大考試最新命題大綱，力求理論與實務並濟，提供考生最詳實的精彩內容，將繁複的法條、繁瑣細節一一清楚條列，並詳加說明。 本書由大東海名師黃再枝精心編授，共編（上）、（下）兩冊，將命題大綱分十四章，本書延續上冊之式，各章細分為「課文重點精華整理」與「本章相關重要法規」，幫助考生鉅細靡遺深入學習，並輔以大量重點圖表，強化記憶，完整建立專業概念；並附精選歷屆試題暨解答，讓您立即檢視學習效果、精確找出學習弱點，實力
迅速提升，完全掌握考題趨勢！
基於卷積神經網路之電纜表面瑕疵檢測
為了解決耐熱電纜 的問題，作者楊允禾 這樣論述：
在過去，電線電纜的表面瑕疵檢測方式大多是以人工肉眼檢驗的傳統方式，而該方法帶有強烈的個人主觀判斷，需要一定的經驗才能準確，目前該方法已漸漸開始轉型為使用機械視覺的方式取代肉眼的檢測方法，然而機器學習中使用人工去自定義特徵萃取後，再轉而輸入至機器中進行學習檢測，即使在辨識表面缺陷時，經常將灰塵判別出為不良品，本論文提出利用卷機神經網路演算法的特色，以深度學習讓電腦自主利用卷積方式萃取特徵取代人工特徵提取，藉由卷積核分享局部感知，使高維度的數據進行降維處理，將訓練好的權重後得到良好特徵分類效果，建立出有效的辨識瑕疵之卷積神經網路模解決灰塵及環境問題，並降低機器判別錯誤的機率，最後藉由模型效能評估
指標，將本文所使用的VGG分類模型進行驗證，該模型的ROC曲線和AUC面積準確率達90%以上，損失值方面也能成收斂現象，且能辨識出電纜線上圖上灰塵歸類於好的電纜圖像。
水電工程工料單價分析實務(上)
為了解決耐熱電纜 的問題，作者陳志泰 這樣論述：
本書寫作之基本目的，係在於提供國內廣大的機電從業人員能真正了解「工」與「料」內容之分析，有助釐清日常工作中常因諸多（一式）工程，而顯無力審核之感，就內容方面而言，本書共有11章，有管線、電氣、弱電、給排水及消防工程工料分析，零星材料之工料分析說明，配管及五金另料單價參考表，案例分析演練，工程造價分析等，最後一章為附錄，彙總一些常用之換算表。 ■ 本書特色 本書乃專為國內有志學習機電工程各項「工」與「料」分析的讀者而著，有別於一般書籍以理論為主的寫法，而有以下的特色： 1. 以深入淺出為寫作方針：本書的寫作係針對機電工程從業人員，故於陳
述上儘可能以「深入淺出」為方針，且以工程口語化作為用詞之依據。冀能降低各類背景不同的讀者進入此領域的門檻。 2. 強調理論與實務的結合：除介紹機電工程中「工料」之基本理論外，並將作者多年來參與實務性工作的經驗，及各種實務現況融入本書的內容之中，俾能使讀者在閱讀時能對照理論與實務，提升學習興趣。 3. 具備有系統的學習架構：於每章節開始前皆附有「本章內容說明」，利於讀者在研讀前可預先掌握閱讀重點，以習得有系統的觀念。另本書於網路上附有習題，可供讀者練習，思考自己對該章節內容的瞭解程度。
基於Yolo物件辨識技術之電纜表面瑕疵檢測
為了解決耐熱電纜 的問題，作者謝安智 這樣論述：
傳統電纜表面瑕疵檢測，倚賴現場人員利用人眼與配合光學儀器打光進行判斷，然而由於現場人員判斷標準不同，時常發生誤判瑕疵的問題，近年來轉型改使用自動化光學檢測進行檢測，但是在辨別表面瑕疵時，時常將附著在表面的灰塵判別為瑕疵造成誤判，本研究使用YOLO物件辨別技術，利用具有檢測框的優點，能夠直接地顯示瑕疵所在位置，並且訓練完成的權重能夠得到優質的瑕疵特徵辨識結果，以解決工廠檢測時，灰塵誤判的問題，並且比較模型效能指標，用以評估本研究所訓練出的YOLO分類模型效能，並且利用k-fold交叉驗證方法加以評估模型效能指標是否可靠，最後本研究之YOLO模型查準率達到0.95、查全率達到0.92且對於電纜瑕
疵的mAP可達到94.39%，其辨識每張圖片之速度為3.19±0.5毫秒，並且能夠成功辨識電纜線上的瑕疵，且成功在標註框中顯示為何種類之瑕疵，為檢測電纜瑕疵提供一種新的方法。